TensorFlow Enabled Genetic Programming

Genetic Programming, a kind of evolutionary computation and machine learning algorithm, is shown to benefit significantly from the application of vectorized data and the TensorFlow numerical computation library on both CPU and GPU architectures. The open source, Python Karoo GP is employed for a series of 190 tests across 6 platforms, with real-world datasets ranging from 18 to 5.5M data points. This body of tests demonstrates that datasets measured in tens and hundreds of data points see 2-15x improvement when moving from the scalar/SymPy configuration to the vector/TensorFlow configuration, with a single core performing on par or better than multiple CPU cores and GPUs. A dataset composed of 90,000 data points demonstrates a single vector/TensorFlow CPU core performing 875x better than 40 scalar/Sympy CPU cores. And a dataset containing 5.5M data points sees GPU configurations out-performing CPU configurations on average by 1.3x.Comment: 8 pages, 5 figures; presented at GECCO 2017, Berlin, German

GPU acceleration of brain image proccessing

Durante los últimos años se ha venido demostrando el alto poder computacional que ofrecen las GPUs a la hora de resolver determinados problemas. Al mismo tiempo, existen campos en los que no es posible beneficiarse completamente de las mejoras conseguidas por los investigadores, debido principalmente a que los tiempos de ejecución de las aplicaciones llegan a ser extremadamente largos. Este es por ejemplo el caso del registro de imágenes en medicina. A pesar de que se han conseguido aceleraciones sobre el registro de imágenes, su uso en la práctica clínica es aún limitado. Entre otras cosas, esto se debe al rendimiento conseguido. Por lo tanto se plantea como objetivo de este proyecto, conseguir mejorar los tiempos de ejecución de una aplicación dedicada al resgitro de imágenes en medicina, con el fin de ayudar a aliviar este problema